MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2038462466 · doi:10.2514/1.19457

Optimization of Controlled Jets in Crossflow

2006· article· en· W2038462466 sur OpenAlexfundno aff
S. R. Shapiro, Jonathan M. King, Robert T. M’Closkey, Ann Karagozian

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMechanicsVortexTransverse planePhysicsExcitationWakeJet (fluid)Vortex ringPenetration (warfare)AcousticsStructural engineeringMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The controlled acoustical excitation of a round gas jet injected transversely into crossflow, is studied. Use of an open-loop, or feedforward, controller in the experiments allowed for straightforward comparisons to be made among jet responses to different conditions of acoustic excitation of jet fluid. It was found that, for a variety of excitation frequencies, optimal temporal pulse widths during square wave excitation produced clear and distinctly rolled-up vortical structures as well as increased jet penetration into the crossflow forjet-to-crossflow velocity ratios of 2.6 and 4.0. In some cases, application of forcing frequencies corresponding to subharmonics of the upstream shear layer mode for the unforced transverse jet also produced increased jet penetration, coincident with deeply penetrating, distinct vortical structures in the jet. In other instances, merely exciting at the optimal pulse width and at a low excitation frequency (in comparison to the unforced transverse jet shear layer frequency) yielded the best jet penetration and spread. These results on optimization may be interpreted in terms of a universal timescale associated with vortex ring formation and propagation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIAA JournalMême sujetAerodynamics and Acoustics in Jet FlowsTravaux en français237 207